ناقشت كلية الهندسة خوازمي في جامعة بغداد، رسالة ماجستير بعنوان (التحكم في تتبع المسار للربورت المتحرك بناء على تحديد المواقع ورسم الخرائط بشكل تزامني ، للطالب المجتبى مناف جلال من قسم هندسة الميكاترونكس
هدفت الرسالة الى تطوير خوارزمية تُمكّن الروبوت من التوجيه بدقة والحفاظ على مسار سلس أثناء التنقل عبر سيناريوهات صعبة وديناميكية. وتبحث الدراسة في أداء أساليب التحكم التقليدية، بما في ذلك التحكم التناسبي التكاملي التفاضلي (PID) وتنظيم المربعات الخطية (LQR)، وتقارنها بتقنيات التعلم الآلي المتقدمة مثل تعلم Q. فضلاً عن ذلك، تتضمن الدراسة دمج خوارزميات تحديد المواقع ورسم الخرائط في الوقت الحقيقي (SLAM)، وخاصة خوارزميات مرشح كالمان الموسع (EKF) وFastSLAM، لتحسين دقة تحديد المواقع ورسم الخرائط للروبوت.
وتشير النتائج الرئيسية إلى أنه بينما توفر أدوات التحكم التقليدية مثل PID وLQR الاستقرار والمسارات السلسة، فإنها غالبًا ما تواجه صعوبة في تتبع المسار بدقة في البيئات الديناميكية. من ناحية أخرى، أظهر التحكم التنبؤي النموذجي (MPC) أسوأ أداء، حيث فشل في الوصول إلى الهدف بدقة في العديد من السيناريوهات. يبرز هذا القصور في الوصول إلى الهدف حدود MPC في التطبيقات الزمنية الفعلية للروبوتات المتحركة. تظهر تقنيات التعلم الآلي، وخاصة تعلم Q، تحسينات كبيرة في دقة المسار وقابليتها للتكيف، مقارنة بأدوات التحكم التقليدية.